生猪养殖户基本特征与病死猪处理行为间的相关性研究：仿真实验的方法

许国艳 张景祥

摘要：近年来，在我国病死猪乱扔乱抛或流入猪肉市场的事件屡禁不止，日益危及环境保护和人体健康，从源头上治理这个问题显得十分紧迫。本文以生猪养殖户的病死猪处理行为为研究对象，沿着生猪养殖户基于“成本—收益”处理病死猪的逻辑思维，在综合已有研究文献的基础上，假设养殖年限、养殖规模、政府政策、对相关法律法规的认知以及对生猪疫情及防疫的认知等因素影响养殖户对病死猪的处理行为，构建行为概率模型，采用计算仿真实验方法，研究生猪养殖户的基本特征与病死猪处理行为选择间的关系，并模拟行为选择的变化过程。研究结果显示，养殖年限和养殖规模对养殖户病死猪处理行为选择的影响并非简单的线性关系，但政府政策、对相关法律法规的认知以及对生猪疫情及防疫的认知与养殖户的行为选择呈正相关关系，同时与政府无害化处理补贴政策相比较，政府的监管与处罚对规范养殖户的病死猪处理行为更加有效。本文的研究意义就在于锁定具有病死猪负面处理行为的养殖户集合体的基本特征，为政府从源头上治理病死猪乱扔乱抛与流入猪肉市场等乱象提供了决策参考。

关键词：病死猪处理行为期望收益行为概率模型 计算机仿真实验

 

2012年中国人均猪肉消费量为38.7kg，占全球猪肉消费总量的50.2%[1]。猪肉在中国既是最普通的食品，也是城乡居民在牛肉、羊肉、禽类与水产品等动物制品中最偏爱的食品。但猪肉具有经验品、信用品的基本特征，消费者无法判断所购买的生鲜猪肉或猪肉制品是否安全，购买行为主要由价格主导[2]。由于非常复杂的原因，近年来死猪肉在猪肉市场上频繁出现，达到了令人发指的程度[3]。虽然病死猪在生猪养殖过程中不可避免[4]，且猪肉市场上出现病死猪并不一定是生猪养殖户所为，但作为产生的源头，生猪养殖户的病死猪处理行为与市场上出现病死猪显然具有一定的相关性。研究曾被誉为是正直的、善良的生猪养殖户[5]的病死猪处理行为及其影响因素，对加大监管力度，治理猪肉市场中频现的病死猪现象，维护猪肉市场的秩序，保障猪肉市场的安全具有重要意义。

一 案例分析

2013年3月初上海市民发现，黄浦江上不断漂来死猪。黄浦江上游横潦泾段，这个一级水源保护地，正在被越来越多的猪的浮尸占据，这就是所谓的“黄浦江死猪事件”。截至2013年3月20日，上海相关水域内打捞的漂浮死猪累计已达10395头。政府相关部门在随后的检验检疫中发现在死猪内脏中存在猪圆环病毒，可怕的是该病毒为已知的最小的动物病毒之一，各个年龄段的猪对其均有较强的易感性，感染病毒后的猪病死率很高，而且到目前为止猪圆环病毒病尚无有效的治疗方法。“黄浦江死猪事件”不仅引发了上海市民对水质安全的心理恐慌[6]，而且引发了全社会的关注。据初步统计，2013年3月11日，当天的相关网络新闻超过2000篇，相关微博也猛增到8万余条，相关的传统媒体报道也超过350篇，网络舆情至此呈爆发态势[7]。与此同时，该事件造成了极其严重的后果，在国际上被戏称为“免费的排骨汤”，引发国际人士对中国食品安全的犀利嘲讽[8]。2013年3月27日在河南信阳河道再现死猪，初步分析认为可能是当地养殖散户无害化处理意识不强而随意抛弃所致[3]。事实上，近年来，生猪养殖户乱扔乱抛病死猪或病死猪流入市场所诱发的猪肉安全事件屡禁不止。表1是中国近年来爆发的病死猪乱扔乱抛或流入猪肉市场的相关典型案例。

病死猪是生猪养殖过程中一个主要的废物流，必须基于环境保护、公共卫生安全并充分估计潜在的微生物威胁，科学处置病死动物尸体[9～10]，任何处理方法均不应该导致疾病的传播以及环境的污染[11～12]。为了科学处置生猪养殖环节的病死猪，我国农业部颁布了一系列规定，诸如《畜禽病害肉尸及其产品无害化处理规程（GB—16548）》《病死及死因不明动物处置办法（试行）》等，要求生猪养殖户对病死猪采取无害化的处理技术。养殖户的病死猪处理行为属于农户行为选择的范畴。一个客观事实是，农户的行为受社会经济和制度环境的影响，确保所有的农户采纳新技术是十分困难的[13]，因为农户容易产生不道德的态度和行为[14]。因此，锁定不当处理病死猪的养殖户集合，探讨政府监管的现实路径，寻找逐步解决的方案，是促进生猪产业健康发展、确保猪肉市场安全与保护生态环境所面临的重大现实问题，也是本文研究的主要意义之所在。

二 文献回顾

国内外学者采用定量与定性的方法对养殖户的病死猪处理行为及其影响因素展开了大量的研究。Morrow和Ferket[15]分析比较了各种病死猪处理方法的优缺点，张跃华和邬小撑[16]运用Probit模型和Ordered Probit模型对生猪养殖户出售病死猪的微观影响因素进行了分析，沈玉君等[17]研究了在病死畜禽无害化处理过程中存在的问题等。尽管如此，现有的研究文献并没有研究病死猪处理负面行为与生猪养殖户基本特征之间的关系。本文基于认知偏差和路径状态会造成成本差异的逻辑[18]，对现有研究生猪养殖户的病死猪处理行为及其主要影响因素的文献展开梳理，在此基础上构建生猪养殖户病死猪处理的行为概率模型，采用计算实验仿真的方法研究病死猪处理负面行为与生猪养殖户基本特征间的关系。

养殖年限、养殖规模与养殖户的行为选择。国内外学者一致的观点是农户是理性人，追求利益最大化是其行为目标[19～20]；改变农户的常规行为具有非常大的挑战性[21～22]，因为农户行为选择的结果取决于其自身的行为态度与目标[23～24]；如果机会主义行为能够增加利润，生产者实施不法行为的概率将不断增加[25]。Ithika等[26]对印度畜禽养殖户饲养技术选择行为的研究发现，养殖规模是其饲养技术行为选择的关键影响因素，养殖规模越大的农户越倾向于选择高水平的饲养技术。规模大的生猪养殖场为维护声誉，实施机会主义行为的可能性较小，而小规模的生猪养殖场受资本和技术的限制，无法达到规模经济，其行为违规的概率更大[27]。张跃华和邬小撑[16]的研究发现，养殖年限与养殖户的病死猪出售行为呈正相关关系，养殖年限越长的养殖户越倾向于出售病死猪。虞祎等[28]的研究发现，养殖年限越长的生猪养殖户由于无法衡量收益，影响了其环境保护行为的选择。也有学者研究认为，养殖规模和养殖年限与生猪养殖户的病死猪无害化处理行为呈正相关关系[29]。

生猪疫情防疫认知与养殖户的行为选择。认知对人们的行为选择起决定性作用[30～32]。Vignola等[33]将认知因素与社会经济因素相结合，分析了认知对哥斯达黎加农户的土壤保护行为的影响，结果显示，农户对其负面行为的危害性的认知程度越深，对土壤保护的力度就越大。Joshi和Pandey[34]分析了农户认知与其愿意选择新水稻品种两者之间的关系，研究发现，农户的认知是解释农户采纳新品种行为最关键的因素之一。是否对动物尸体进行清洁处理在一定程度上取决于动物饲养者对自然畜牧死亡性质的认知以及对其所选择的清洁方法的认知[35]。张贵新和张淑霞[36]应用无序多分类Logistic模型探讨了养殖户选择疫情防控行为的影响因素，结果显示，养殖户的防疫认知对其防控行为选择存在显著的正向影响。

政府政策、法律法规认知与养殖户的行为选择。农户的选择行为与政策环境具有显著的相关性，政府的政策将影响农户行为的选择[37]。已有研究表明，政府的补贴因素、监管及处罚力度均显著影响生产者的行为选择[38～42]。由于政府政策对养殖规模设置了不同的门槛，专业户或大规模的生产者很容易获得政策支持，而中小规模的农户却苦苦挣扎，这可能迫使农户实施某些不当的行为，以弥补自身的损失，从而继续在行业内生存[5][43]。我国生猪养殖户的法律意识淡薄，追求当前利益是其出售病死猪的主要因素之一[44]。

三 研究的基本假定与期望收益

无害化处理是处理病死猪最科学的方法，也是我国农业部门对生猪养殖户规范处理病死猪的基本要求，其他处理方式均可视作负面行为。为简化起见，本文将生猪养殖户的诸多病死猪处理行为划分为无害化处理行为与负面行为两大类，并提出如下基本假设。

（1）所假设的生猪养殖户对病死猪的无害化处理行为（a1）和负面处理行为（a2）不存在时间的先后问题，生猪养殖户对病死猪的处理在同一时空点上只能选择其中一种行为。

（2）基于农户作为关注自身利益的理性人，其行为大多是理性选择的外显结果的研究结论[45～46]，假设生猪养殖户按照“成本—收益”的逻辑处理病死猪。

（3）与乱抛乱埋病死猪相比，出售病死猪的收益显然更高。根据机会成本的概念，假设生猪养殖户处理病死猪的负面行为主要指非法出售病死猪。

（4）基于目前的现实，可以假设生猪养殖户出售病死猪的负面行为在政府监管的时候是可以发现的，并不非常具有隐蔽性。

病死猪处理的某种行为的预期收益是生猪养殖户基于自身判断而得出的，并不是所有养殖户判断的均值。虽然模型假定生猪养殖户是理性行为人，但并不是所有的生猪养殖户均能清晰地权衡期望收益与其行为之间的关系[47]。因此，对病死猪处理的同一行为的期望收益，不同养殖户的估算结果不同并影响其行为选择。与此同时，生猪养殖户的行为选择不仅受内部经济压力的影响[48]，也受道德和社会因素的影响[49～50]。在外部环境中，政府监管力度是影响生产者行为的关键因素之一[41]。在本文的研究中采用对生猪养殖户的抽查比率来反映政府的监管力度，当发现生猪养殖户对病死猪处理实施负面行为时，将予以一定的处罚。两种行为的预期收益公式分别为：

在式（1）、式（2）中，u（a1）、u（a2）分别表示生猪养殖户对病死猪无害化处理行为和出售病死猪的负面行为的期望收益；I1、I2分别表示无害化处理病死猪后所获得的政府补贴和出售病死猪所得到的收益与所节约的处理成本；P表示生猪养殖户做出无害化处理行为时受到社会的赞扬与自己道德、良心方面的精神收益；Cw、Cg、Cs分别表示生猪养殖户无害化处理病死猪的成本、病死猪负面处理行为被发现后的处罚与付出的社会成本（名誉的损失、社会舆论的压力以及良心的谴责）; b为政府抽查的比例。

四 变量设置与行为概率模型的构建

生猪养殖户作为病死猪处理行为的主体，具有某些共同的本质属性。根据对已有文献的梳理，结合行为概率的定义，本文认为，养殖年限、养殖规模、对相关法律法规和政府政策的认知与政府监管、对生猪疫情与防疫的认知等因素影响生猪养殖户的病死猪处理行为。

（1）养殖年限实际上反映的是生猪养殖户的从业经验。由于易操作、成本低的特性，深埋已成为我国病死猪无害化处理普遍采用的方式。参考Fernandez-Cornejo等[51]的文献，养殖年限较长的生猪养殖户在无害化处理行为上已积累较丰富的经验，所需人力资本较少，这将直接影响Cw，从而间接影响生猪养殖户的期望收益u（a1）。因此，在行为概率模型中引入变量βi1来表示生猪养殖户对病死猪进行无害化处理的熟练程度。

（2）养殖规模。生猪养殖户的病死猪处理行为属于农户生产行为的范畴，存在规模报酬，诸如采用相同的HACCP（Hazard Analysis Critical Control Point）管理措施，小规模的养殖户进行无害化处理的成本显然高于规模大的养殖户[52]，进而影响预期收益u（a1）。因此，在行为概率模型中引入变量βi2来表示生猪养殖户养殖规模的大小。

（3）对相关法律法规和政府政策的认知与政府监管。迄今为止，我国相关部门针对病死猪处理颁布了一系列法律法规，并实施无害化处理的补贴政策，但是前期调查发现，生猪养殖户对这些法律法规与政策普遍缺乏认知。在此现实情景下，农户认为其负面行为完全符合自身利益[53]。此外，当养殖户感到政府将加大监管力度和处罚力度时，就会自动降低对负面行为期望收益的评估，即认知偏差影响生猪养殖户对其选择行为的预期收益的判断。因此，在行为概率模型中引入变量βi3来表示生猪养殖户对相关法律法规的认知程度，Cg和b分别表示政府政策与政府监管。

（4）对生猪疫情与防疫的认知。在养殖环节中，养殖户最担忧的是生猪疫情暴发所导致的巨大损失。然而养殖户本身并不积极主动地采取防疫措施，甚至在疫情暴发的初期隐瞒实情，并将疫情的爆发归责于他人。这是在利益感知和行为选择之间，生猪养殖户出于本能的反应，选择与长远利益相悖的行为的表现[54]。因此，在行为概率模型中引入变量βi4来表示养殖户对生猪疫情与防疫认知的程度。

元胞自动化（Celluar Automata, CA）、多主体仿真（Multi-agents Based Simulation）和定性模拟算法（Qualitative Simulation Method, QSIM）等是研究群体行为模拟的重要方法，这些方法主要是基于个体-群体的基本思路，在设置初始条件的情况下，运用某种程序模拟群体行为的变化过程。由于影响生猪养殖户的病死猪处理行为的因素复杂多样，而且不同养殖户的属性各不相同，因此仅采用上述某种方法模拟群体的行为选择值得商榷[18][55]。为了克服现有方法的缺陷，本文将期望收益作为生猪养殖户的病死猪处理行为的约束条件，将所有直接或间接影响因素均设定为生猪养殖户对两种行为期望收益的回归系数，则影响生猪养殖户行为选择的唯一因素就在于生猪养殖户对某种行为的期望收益的判断。

关于期望收益和行为概率之间的关系，学者们进行了先驱性的研究[18][56～57]。基于前人对期望收益与行为概率的研究，并根据前文的基本假设及变量设置，本文构建如下行为概率模型。

在式（3）的行为概率模型中，βij是回归系数。由于生猪养殖户对病死猪只存在无害化处理与负面处理两种行为{a1,a2}，且设置了4个变量，因此，i∈[1,2, …,N],N为样本总量，j∈[1,2, …,8];βi0∈（-∞,+∞）且βi1,βi2, …,βij, …,βi8均大于0，故模型中ui（a2）前面的符号为负，表示pi（a1）随着ui（a2）的增加而降低。这是因为资源是稀缺的，生猪养殖户选择任何一种病死猪处理行为均存在机会成本。换言之，生猪养殖户的两种病死猪处理行为之间存在资源约束，某种行为的概率只与该种行为的期望收益存在正相关关系，与另一种行为是负相关的。

βi0与两种行为的期望收益均无关，它的意义在于当生猪养殖户对无害化处理与负面处理行为的期望收益的估算均为0时，即当ui（a1）= ui（a2）= 0时，生猪养殖户选择某种行为的概率。这时养殖户的行为选择没有任何利益的驱动，是完全自发产生的。

五 计算仿真实验与结果分析

行为概率模型最基本的研究方法是基于实际的历史统计数据，利用SPSS软件计算回归系数。但本研究存在一定的特殊性：一是我国相关管理部门并没有每日公布生猪养殖户的病死猪处理情况，故无法获得可靠的历史统计数据；二是由于存在利益诉求，即使采用实地调研获得某地区病死猪处理的相关数据，其准确性及客观性也有待考证；三是本文的研究目的是分析βi1、βi2、βi3、βi4如何具体影响生猪养殖户的行为选择，考察这些变量与养殖户的病死猪处理行为之间是否仅为线性关系，而这难以通过定量分析方法来解决。基于上述情况，本文采用计算机仿真的实验方法，模拟生猪养殖户的行为选择过程，探求模拟结果显示的规律。

本文研究运用MATLAB（R2010b）软件，通过设置环境参数（见表2）与相关规则，模拟养殖户的病死猪处理行为。

（1）假定资源分布在一个20×20的正方形区域内，且区域内已事先存在一些环境参数，这些环境参数在之后的软件运行中始终保持不变。

（2）计算仿真实验开始前，生猪养殖户的位置随机分布在界面之中。

（3）生猪养殖户的“视力”值。已有研究显示，农户的行为决策受到周围群体的影响[58～59]。因此，在计算机仿真中需要考虑其与环境的交互作用。“视力”是生猪养殖户获取周围资源信息的能力。仿真开始时设定所有生猪养殖户的“视力”值均为2，即表示每个养殖户均拥有获取前后左右2×4个方格内的“邻居”状态的能力。根据其“视力”范围内“邻居”的状态而不断调整自身的行为。如果养殖户本身选择负面处理病死猪行为，当其“视力”范围内实施负面行为的养殖户数量大于或等于无害化处理病死猪的养殖户数量时，则保持自身原来的选择（如果自身本来选择的是无害化处理行为，则相应改变选择）；当其“视力”范围内实施负面行为的养殖户数量小于无害化处理病死猪的养殖户数量时，则改变自身行为（如果自身本来选择的是无害化处理行为，则保持自身原来的选择）。

（4）生猪养殖户的期望收益。根据式（1）、式（2）中的生猪养殖户对两种行为的期望收益，本文可以获得生猪养殖户在某一时刻任意一种行为的期望收益。我国无害化处理的补贴金额为80元，即I1取0.8（单位为百元），现阶段生猪无害化处理所需的实际成本约为120元[60]，由于养殖年限与养殖规模对处理成本均有直接影响，所以Cw取值为1.2/（3×βi1+βi2）（单位为百元）。参考我国目前市场上病死猪的收购价格，一头病死猪收购的平均成本为300～500元[61]，加上无须深埋节约的成本，所以I2在4.5与6.5之间均匀分布（单位为百元）; P为生猪养殖户做出无害化处理行为时受到社会的赞扬与自己道德、良心方面的精神收益，为了计算方便，P取值为α×I1；由于养殖规模大的生猪养殖户更加注重声誉，所以α的取值与βi2有关。为了确保α取值为整，令α=βi2 ; Cg的初始值取13（单位为百元）; Cs为社会成本，与P相对，取值为α×I1；根据本文的前期调查，政府对生猪养猪户抽查的力度大约为一年2次，即b的初始值取0.2。

（5）生猪养殖户的基本特征。本文选取了影响生猪养殖户病死猪处理行为的最主要的四个因素，即养殖年限（βi1）、养殖规模（βi2）、对相关法律法规的认知（βi3）、对生猪疫情及防疫的认知（βi4）。为了探求养殖户的基本特征与病死猪处理行为之间的相关性，本文的研究用数值变动来代表因素的变化。βi1、βi2、βi3、βi4的取值区间为[1, 6]，且皆为整数，1～6分别表示养殖年限的长短，即“1”代表“养殖年限非常短”，“6”代表“养殖年限非常长”。同理，养殖规模的大小、对相关法律法规与政府政策的认知程度以及对生猪疫情与防疫的认知程度的深浅也用1～6的整数来表示。由于无害化处理和负面行为处理是两种独立且不相容的行为，故βi5、βi6、βi7、βi8与βi1、βi2、βi3、βi4之间存在如下关系：

（6）在计算仿真实验正式开始前，本文经过反复多次尝试，设置βi0、βi1、βi2、βi3、βi4的最优初始值分别为10、2、2、2、1。

本文首先按上文设置的环境参数和运行规则以及式（1）、式（2）和式（3）来编写计算仿真程序；其次将ui（a1）、ui（a2）、I1、I2、P、Cw、Cg、Cs、α等初始值输入程序中，然后运行程序进行模拟实验，经过反复多次试验得出βi0、βi1、βi2、βi3、βi4的最优初始值；最后将βi0、βi1、βi2、βi3、βi4的最优初始值输入程序，仿真正式开始。随着时间的推进，生猪养殖户的基本特征和周围环境不断发生变化，其病死猪处理的行为选择也不断改变。基于上文的基本假设，养殖户对病死猪的处理只存在无害化处理行为和负面处理行为。此外，负面行为主要指养殖户出售病死猪，故仿真结果的输出表现为两条曲线的起伏，且两条曲线分别表示选择无害化处理的养殖户数量和出售病死猪的养殖户数量占样本总量的比例的变化过程。同时，由于本文选取的样本量为100，所以输出结果的行为概率乘以100就是选择某种行为的养殖户数量。研究主要从以下六方面进行。

（1）养殖年限对养殖户病死猪处理行为的影响。由于本文假设在计算仿真实验开始前，生猪养殖户在二维空间中的位置为随机，故每次运行的结果均不相同。当养殖年限βi1分别取值为2、4、5、6时，输出的行为模拟曲线比较稳定，对比度也比较明显。图1反映了养殖户在不同养殖年限下，其病死猪处理行为的变化过程。在图1中，黑色的线条表示选择出售病死猪的养殖户数量占样本总量的比例，浅灰色的线条表示选择无害化处理病死猪的养殖户数量占样本总量的。对比图1中的（a）、（b）、（c）三个输出曲线图可以发现，养殖年限对养殖户选择无害化处理病死猪具有显著的正向影响，即养殖年限越长的养殖户越倾向于选择无害化处理病死猪。这一结果与张跃华和邬小撑得出的研究结论相反，可能的原因是本研究假设所有生猪养殖户都是理性行为人，而张跃华、邬小撑的研究假设是养殖户是否理性与其年龄、受教育年限有关[16]；但也有相关文献支持本文的这一结论，比如张雅燕[29]认为，养殖年限与生猪养殖户选择病死猪无害化处理行为呈正相关关系。但对图1中的（c）和（d）进行比较可清楚地发现，当养殖年限βi1从5提高到6时，选择无害化处理行为的生猪养殖户数量不再发生显著变化。因此上述研究得出的养殖年限与养殖户选择无害化处理病死猪行为之间不仅具有正向影响关系，而且具有临界线性相关性。可能的原因是养殖户的经验达到一定程度后，病死猪无害化处理的成本将不再发生变化，养殖户对u1的判断趋于稳定，其行为选择也趋于稳定。此外，也可能是在行为概率模型中，养殖户的病死猪处理行为并不仅仅受养殖年限这个单一因素的影响。显然，本文关于养殖年限对养殖户的病死猪处理行为的影响的研究结论较张雅燕等相关文献的研究更合理，也更符合客观实际[29]。

（2）无害化处理的补贴政策对养殖户的病死猪处理行为的影响。我国农业部为鼓励养殖户无害化处理而制定了相关补贴政策，规定养殖规模在50头以上的养殖户在实施无害化处理后可获得当地政府每头80元的补贴。但比较图2中的（a）与（b）可以发现，政府没有发放补贴固然是养殖户不当处理病死猪的原因，但并不是关键因素，因为有无补贴对养殖户无害化处理病死猪的行为选择影响不显著。基于此，对养殖户选择负面行为处理病死猪的研究不能从单个因素来分析，需要综合全面地考虑。故在2013年“黄浦江死猪”事件爆发时，媒体与相关学者将深层原因归结为政府未发放无害化处理补贴，并不完全准确。

（3）养殖规模对养殖户病死猪处理行为的影响。图3中的（a）和（b）显示了当养殖规模βi2的取值从2提高到3时，养殖户的病死猪处理行为的变化情况。对比（a）与（b）的输出结果发现，由中小规模发展到中大规模时，养殖户选择无害化处理病死猪的行为显著增加。对（a）、（b）和（c）的输出结果进行横向比较可知，养殖规模与养殖户选择无害化处理行为具有正向关系，且养殖规模βi2从3上升至5时，即从中大规模扩张至大规模时，选择无害化处理行为的养殖户人数的增加幅度与养殖规模从中小规模发展至中大规模时的增加幅度几乎一致。对比图3中的（c）和（d）可发现如下规律：扩大养殖规模并不总是能增加选择无害化病死猪处理行为的养殖户数量，当养殖规模发展至一定程度（βi2=5）时，养殖户均将选择无害化的行为方式处理病死猪；如果再继续扩大养殖规模（βi2=6），养殖户选择无害化处理行为的比例不再发生变化；与小规模养殖户相比，大规模的养殖户更加愿意选择无害化处理行为。这一规律与孙世民等的结论基本一致[62]。

（4）对相关法律法规的认知对养殖户病死猪处理行为的影响。图4反映了随着养殖户对相关法律法规认知程度的提高，其病死猪处理行为的变化情况。比较图4中的（a）、（b）和（c）可以发现，对相关法律法规的认知与养殖户选择无害化处理行为呈正相关关系，即养殖户对相关法律法规的认知程度越高，其越倾向于采用无害化的方式处理病死猪。这与王瑜、应瑞瑶和黄琴等得出的结论较为相似[63～64]。

对图4进行分析可以发现，当养殖户对相关法律法规的认知程度一般（βi3=3）时，选择出售病死猪的养殖户数量与选择无害化处理病死猪的养殖户数量的比约为3∶2；当认知程度βi3的取值由3变为5时，选择上述两种处理行为的养殖户数量的比接近1 ∶；当养殖户非常了解法律法规（βi3=6）时，养殖户均选择无害化处理病死猪。因此，对相关法律法规的认知与养殖户的病死猪处理行为之间的关系可能是，当养殖户对相关法律法规的认知程度低于βi3=5时，它们之间是一条斜率较小的回归直线；当βi3的取值为5以上时，它们之间是一条斜率较大的回归直线。出现这一结果的可能原因是，当对相关法律法规的认知程度非常深时，道德和社会因素对养殖户群体将产生更大的作用，此时养殖户将认为实施负面行为并不符合自身的最大利益。

（5）对生猪疫情与防疫的认知对养殖户病死猪处理行为的影响。图5显示了随着养殖户对生猪疫情及防疫的认知程度的提高，其病死猪处理行为的变化情况。与前述对相关法律法规的认知对养殖户病死猪处理行为的影响相似，养殖户对生猪疫情及防疫的认识越多，其越愿意采纳无害化处理的方式。这一结果与闫振宇等对相关研究主题得出的结论较为一致[65]。

图4与图5唯一的区别在于：随着对生猪疫情及防疫的认知程度的提高，选择无害化处理行为的养殖户数量的比例变化较为平缓。可能的解释是：当养殖户对生猪疫情的危害及防疫的重要性有些认知时，养殖户将不再顾忌眼前的利益，而选择与自身长远利益相符的行为。

（6）政府的监管和处罚力度对养殖户病死猪处理行为的影响。基于上文的基本假设，养殖户均具有“成本-收益”的分析思维，故政府的监管力度（b）和处罚力度（Cg）的变化均影响养殖户对实施负面行业所带来的期望收益[u（a2）]的判断，从而导致养殖户对病死猪处理行为的选择发生改变。图6中的（a）和（b）的输出结果显示，在对负面行为处罚力度相同的条件下，政府监管力度b从0.2增强至0.3时，选择出售病死猪的养殖户数量显著减少。这是因为养殖户的病死猪处理行为并不非常具有隐蔽性，一旦政府强化监管就较容易发现负面行为。纵向比较图6中的（a）和（c）可发现，在政府监管力度相同的条件下，处罚力度（Cg）从13增加至20时，选择出售病死猪的养殖户数量明显减少。这一结果与现实情况相符，政府对养殖户的监管力度越大，则养殖户负面行为被发现的概率越大；处罚力度越大，则对养殖户的震慑力度就越大，养殖户为负面行为付出的成本就越大，因此其越来越趋向于采用无害化的处理方式。

六 主要结论与政策建议

本文假设养殖年限、养殖规模、政府政策、对相关法律法规的认知与对生猪疫情及防疫的认知等因素影响养殖户的病死猪处理行为，运用行为概率模型研究了生猪养殖户的基本特征与病死猪处理行为间的相互关系，并运用计算仿真方法模拟了行为的变化过程。研究的主要结论是，当生猪养殖户的养殖年限为1～10年时，养殖年限越长，生猪养殖户越倾向于选择无害化处理行为，但当养殖年限在10年及以上时，养殖年限对养殖户病死猪处理行为的影响有限或不再产生影响；养殖规模越大，养殖户选择无害化处理行为的概率越大，并且大规模和超大规模的养殖户几乎均选择无害化的处理行为；养殖户选择无害化处理行为的概率分别随着其对政府政策、相关法律法规与生猪疫情及防疫的认知程度的提高而增加；政府对病死猪无害化处理的补贴政策与监管和处罚力度对养殖户的处理行为均有影响，但政府的监管与处罚更奏效。

由此可见，本文的研究结论具有较强的政策含义，归纳起来主要是，各地区尤其是生猪养殖户密集的地区应从实际出发，对生猪养殖行业设置必要的准入门槛，推行并逐步实施养殖户资格认证机制，确保养殖户具有一定的从业经验；政府应重点监管生猪养殖的散户和中小规模的养殖户，创造条件集中管理分散的养殖户，并发挥社会舆论和道德教育的作用，利用村规民约的治理机制，加大中小规模养殖户病死猪负面处理行为的社会成本，遏制病死猪负面处理行为的“破窗效应”（Break Pane Law）；加强相关法律法规、生猪疫情危害与防疫措施方面的宣传教育，提升生猪养殖户的科学素养；实施村委会自治监管与村民自律参与监管的治理方式，政府部门设置奖励举报的机制，将养殖户处理病死猪的行为公开化和透明化，加大对出售病死猪等负面行为的经济处罚力度。

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